一个Python编写的实用性网络爬虫实例分享

网络爬虫是一种自动化程序，它可以自动地浏览互联网，抓取更多的数据，从而构建自己的知识库，支持每个领域的研究和应用。

本文将会介绍如何使用Python编写一个实用性的网络爬虫，并分享一些技术点供大家参考。

一、网络爬虫的基本原理

网络爬虫的基本原理就是模拟浏览器的行为，通过程序对目标网站进行访问，抓取网页相关的数据，从而实现对目标网站的信息采集。常见的实现方式有以下几种：

1.基于http协议的爬虫：这是目前最常用的一种网络爬虫实现方式，通过模拟http请求来获取目标网站的相关信息。

2.基于web api的爬虫：该方式利用目标网站的api接口，通过程序直接获取数据，大大提高了爬虫的效率。

3.基于浏览器的爬虫：这种方式是通过模拟浏览器的行为，实现对目标网站的访问和数据抓取。

基于http协议的爬虫是目前最常用的爬虫实现方式，因此我们会在这里重点介绍。

二、Python实现网络爬虫的基础知识

Python是一种面向对象的高级编程语言，非常适合用于编写网络爬虫。Python拥有大量的网络爬虫模块，比如：BeautifulSoup、Scrapy、Requests等。

1.BeautifulSoup: 是一个解析HTML和XML文档的Python库，可以方便地获取网页内容。

2.Scrapy: 是Python的一个爬虫框架，可以快速地开发高效的爬虫程序，支持大规模数据抓取和数据处理。

3.Requests: 是一个Python的http库，可以方便地处理http请求和响应。

三、实战：Python编写实用性网络爬虫

1.目标网站

我们以国内知名的it新闻门户网站“cnBeta”为例，来演示如何通过Python实现网络爬虫。

2.实现过程

2.1 第一步：分析目标网站

首先需要分析目标网站，确定需要抓取的数据类型和相关的url，这里我们以cnBeta的新闻列表页面为例，url为：https://www.cnbeta.com/home.htm。

2.2 第二步：模拟http请求

接下来我们需要发送http请求，获取目标网站的html页面，这里我们采用Python的requests库来完成：

import requests

res = requests.get('https://www.cnbeta.com/home.htm')
html = res.content.decode('utf-8')

2.3 第三步：解析html页面

我们使用BeautifulSoup库来解析html页面，获取目标数据。在本例中，我们需要获取页面中的新闻标题和对应的url：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 获取新闻列表
news_list = soup.find_all('div', class_='newslist')

# 遍历新闻列表，获取新闻标题和对应的url
for news in news_list:
    news_title = news.find('a').text.strip()
    news_url = news.find('a')['href']
    print(news_title, news_url)

通过上述代码，我们可以将cnBeta的新闻标题和对应的url，以Python的控制台输出的方式展示出来。

四、总结

本文从网络爬虫的基本原理入手，介绍了Python实现网络爬虫的基础知识，最后通过一个实足性的网络爬虫案例，演示了Python实现网络爬虫的具体实现过程。

当然，网络爬虫在应用过程中还会涉及到一些法律和道德问题，因此在实际应用前一定要谨慎。